نظرة عامة على سير العمل

هذا سير عمل مبني على N8n لتوليد ملخصات تعليقات YouTube، ويستخدم تقنية RAG (الإنشاء المعزَّز بالاسترجاع) لمعالجة وتحليل بيانات تعليقات YouTube. يدمج سير العمل قاعدة بيانات متجهات (Vector Database) ونماذج لغوية اصطناعية وعدة خدمات خارجية، مما يحقق عملية أتمتة كاملة من استلام البيانات إلى تخزين النتائج.

الميزات الأساسية

تتمثل الوظيفة الأساسية لهذا السير في استقبال بيانات تعليقات YouTube، ومعالجتها عبر التخزين المتجهي والوكيل الاصطناعي، لتوليد ملخصات ذكية وتسجيل نتائج المعالجة. يشمل السير بالكامل مراحل متعددة: استيعاب البيانات، معالجة النصوص، التخزين المتجهي، الاسترجاع الذكي، وإخراج النتائج.

بنية العقد (Nodes)

1. عقدة المشغِّل (Trigger)

• Webhook Trigger: تستقبل البيانات عبر طلب POST
  • المسار: youtube-comment-summarizer
  • تعمل كنقطة دخول للسير بأكمله

2. طبقة معالجة البيانات

• Text Splitter (مجزئ النصوص):
  • حجم القطعة: 400 حرف
  • التداخل بين القطع: 40 حرف
  • تُستخدم لتقسيم النصوص الطويلة إلى أجزاء صغيرة مناسبة للمعالجة

3. طبقة التمثيل المتجهي (Embedding)

• Embeddings (OpenAI): مولِّد تمثيلات متجهة للنصوص
  • النموذج: text-embedding-3-small
  • يحوّل النصوص إلى تمثيلات متجهة
  • متكامل مع واجهة برمجة تطبيقات OpenAI (OpenAI API)

4. طبقة تخزين المتجهات

• Pinecone Insert (إدخال المتجهات):

  • اسم الفهرس: youtube_comment_summarizer
  • الوضع: وضع الإدخال
  • تُستخدم لتخزين المتجهات النصية في قاعدة بيانات Pinecone

• Pinecone Query (استعلام المتجهات):

  • اسم الفهرس: youtube_comment_summarizer
  • تُستخدم لاسترجاع المحتوى ذي الصلة من قاعدة بيانات المتجهات

5. طبقة الوكيل الاصطناعي (AI Agent)

• Vector Tool (أداة المتجهات):

  • الاسم: Pinecone
  • الوصف: Vector context
  • توفّر لقدرات الوكيل الاصطناعي وظيفة الاسترجاع المتجهي

• Window Memory (ذاكرة النافذة):

  • الإصدار: 1.3
  • تحافظ على سياق المحادثة السابقة

• Chat Model (OpenAI) (نموذج الدردشة):

  • يستخدم نموذج لغوي من OpenAI
  • يعمل كمحرك استدلال أساسي للوكيل الاصطناعي

• RAG Agent (وكيل RAG):

  • نوع المطالبة: مخصصة
  • رسالة النظام: You are an assistant for YouTube Comment Summarizer
  • يدمج أداة المتجهات ووظيفة الذاكرة

6. طبقة الإخراج

• Append Sheet (Google Sheets) (إلحاق الورقة):

  • العملية: إلحاق البيانات
  • ورقة العمل: Log
  • تسجّل حالة المعالجة

• Slack Alert (تنبيه Slack):

  • القناة: #alerts
  • تُرسل إشعارًا عند حدوث خطأ في سير العمل

تدفق البيانات

استقبال Webhook 
    ↓
تقسيم النص → تمثيل متجهي → تخزين في Pinecone
    ↓                    ↓
ذاكرة النافذة ← وكيل RAG ← استعلام المتجهات
              ↓
         تسجيل في Google Sheets
              ↓ (في حال حدوث خطأ)
         تنبيه Slack

شرح مفصل لسير العمل

1. مرحلة استلام البيانات

• يستقبل Webhook بيانات تعليقات YouTube من طلب POST
• تُمرَّر البيانات في آنٍ واحد إلى مجزئ النصوص وذاكرة النافذة

2. مرحلة المعالجة المتجهة

• يقسم مجزئ النصوص محتوى التعليقات إلى أجزاء صغيرة
• يُحوَّل كل جزء نصي إلى متجه باستخدام OpenAI Embeddings
• تُخزَّن بيانات المتجهات في قاعدة بيانات Pinecone

3. مرحلة الاسترجاع الذكي

• تسترجع عقدة Pinecone Query المحتوى المتجهي ذا الصلة
• توفّر أداة المتجهات نتائج الاسترجاع للوكيل RAG
• تحافظ ذاكرة النافذة على سياق سجل المحادثة

4. مرحلة التوليد الاصطناعي

• يستخدم وكيل RAG نموذج دردشة OpenAI للاستدلال
• يولّد الملخص بالاعتماد على نتائج الاسترجاع المتجهي وذاكرة المحادثة
• ينتج تحليلًا ذكيًّا وملخصًا للتعليقات

5. مرحلة إخراج النتائج

• تُلحَق نتائج المعالجة بجدول سجلات Google Sheets
• في حال حدوث خطأ، يُرسَل تنبيه عبر Slack

التكامل التقني

تكامل واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

• OpenAI API: توفر خدمات التضمين النصي والنماذج اللغوية
• Pinecone API: توفر تخزين واسترجاع قواعد بيانات المتجهات
• Google Sheets API: توفر وظيفة تسجيل البيانات
• Slack API: توفر وظيفة إرسال التنبيهات

نقاط التكوين الأساسية

• يتم تكوين جميع بيانات اعتماد واجهات برمجة التطبيقات بالإشارة إلى معرّفاتها (ID)
• يُحافظ على اتساق اسم فهرس Pinecone
• تم تحسين معايير تقسيم النصوص لتحقيق توازن بين الأداء والفعالية

حالات الاستخدام

1. منشئو محتوى YouTube

• فهم سريع للمشاعر العامة والنقاط الرئيسية في تعليقات الجمهور
• تحديد المواضيع الشائعة والأسئلة المتكررة

2. فرق التسويق للعلامات التجارية

• مراقبة تعليقات الفيديوهات المتعلقة بالعلامة التجارية
• تحليل مشاعر المستخدمين واتجاهات آرائهم

3. الباحثون

• جمع وتحليل آراء الجمهور حول موضوع معين
• إجراء أبحاث تحليل المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي

4. فرق دعم العملاء

• تحديد المشكلات الشائعة في الفيديوهات المتعلقة بالمنتج
• الاستجابة السريعة لنقاط اهتمام العملاء

مزايا السير

1. المعالجة الذكية: استخدام تقنية RAG لتوفير ملخصات تأخذ السياق بعين الاعتبار
2. القابلية للتوسع: تدعم قاعدة بيانات المتجهات كمًّا كبيرًا من بيانات التعليقات
3. الأتمتة: سير عمل مُؤتمت بالكامل، مما يقلل الحاجة للتدخل اليدوي
4. الموثوقية: يحتوي على آلية مدمجة للتعامل مع الأخطاء وإرسال التنبيهات
5. إمكانية التتبع: يُخزَّن سجل جميع العمليات في Google Sheets

اتجاهات التحسين المحتملة

1. المعالجة الدفعية: إضافة قدرة المعالجة الدفعية لزيادة الكفاءة
2. الدعم متعدد اللغات: إضافة وظائف كشف اللغة والترجمة
3. تحليل المشاعر: دمج أدوات متخصصة لتحليل المشاعر
4. تصور البيانات: إضافة لوحة عرض مرئية للبيانات
5. آلية التخزين المؤقت: تنفيذ آلية تخزين مؤقت ذكية لتقليل تكاليف استدعاء واجهات برمجة التطبيقات

قائمة العقد

اسم العقدة	نوع العقدة	الوظيفة الأساسية
Sticky Note	n8n-nodes-base.stickyNote	شرح سير العمل
Webhook Trigger	n8n-nodes-base.webhook	استقبال طلبات HTTP
Text Splitter	@n8n/n8n-nodes-langchain.textSplitterCharacterTextSplitter	تقسيم النصوص
Embeddings	@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi	تمثيل النصوص بمتجهات
Pinecone Insert	@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone	تخزين المتجهات
Pinecone Query	@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone	استرجاع المتجهات
Vector Tool	@n8n/n8n-nodes-langchain.toolVectorStore	أداة المتجهات
Window Memory	@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow	ذاكرة المحادثة
Chat Model	@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi	النموذج اللغوي الاصطناعي
RAG Agent	@n8n/n8n-nodes-langchain.agent	وكيل RAG
Append Sheet	n8n-nodes-base.googleSheets	تسجيل البيانات
Slack Alert	n8n-nodes-base.slack	إرسال التنبيهات

المكدس التقني

• محرك سير العمل: N8n
• إطار العمل الاصطناعي: LangChain
• النموذج اللغوي: OpenAI GPT
• قاعدة بيانات المتجهات: Pinecone
• تخزين البيانات: Google Sheets
• خدمة الإشعارات: Slack

الخلاصة

هذا قالب سير عمل RAG مصمم بشكل ممتاز، ويستفيد بشكل كامل من تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة لتحقيق معالجة ذكية لتعليقات YouTube. ومن خلال الجمع بين قاعدة بيانات المتجهات والنماذج اللغوية، يمكنه تقديم خدمات عالية الجودة في تلخيص وتحليل التعليقات. يتمتع سير العمل بقابلية جيدة للتوسع والصيانة، مما يجعله مناسبًا كبنية أساسية للتطبيقات على مستوى المؤسسات.